《控制工程基础》详细讲述了控制理论的基本原理和在工农业自动控制系统中的应用。全书共分10章，第1章和第3～8章为经典控制理论部分，主要介绍自动控制系统的基本概念，控制系统的传递函数，控制系统误差与时域分析，控制系统频域特性分析，控制系统稳定性分析、性能校正、PID校正及参数整定等。第2章为控制系统数学基础，主要介绍复变函数和拉普拉斯变换。第9章为控制系统MATLAB仿真，第10章为控制系统实例分析。
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本书系统地论述了人工神经网络的主要理论和设计基础，给出了大量应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉其基本原理和主要应用，掌握其结构模型和基本设计方法，为以后的深入研究和应用开发打下基础。
全书共分为10章，第1、2章介绍了神经网络的发展历史、基本特征与功能、应用领域及基础知识，第3~10章展开介绍了单层感知器、基于误差反传的多层感知器、径向基函数神经网络、竞争学习神经网络、组合学习神经网络、反馈神经网络、支持向量机、深度神经网络等内容。为了方便梳理知识点，每章都附

强化学习是机器学习的重要组成部分。本书采用理论与实践相结合的写法，从强化学习的基本概念开始，详细介绍了强化学习的算法理论和实践操作，配有Python代码实现，完整呈现强化学习算法的实践细节。通过这本书你将会：
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《自动控制原理（第2版）》主要内容包括控制系统的数学模型，线性系统的时域分析法、根轨迹法、频域分析法、综合与校正，非线性系统的分析，线性离散系统的分析。本书着重于基本概念、基本理论和基本分析方法，并附加学习资源，扫描书中的二维码可随时完成基本测试题练习并查看参考答案。本书在国家智慧教育公共服务平台有配套在线课程，可供读者学习。
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本书分为两部分：控制理论基础知识和控制理论基础实验。

控制理论基础知识部分主要介绍自动控制概述、控制系统的数学模型、控制系统的时域分析法、控制系统的频域分析法和控制系统的校正等内容。另外，每章均配有例题和习题，便于读者自学和练习。

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本书内容通俗易懂，理论和实践配合紧密，实用性强，可作为高等学校电子信息类专业的教材或教学参考书，